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Tensorflow pour le deep learning

Librairie Eyrolles - Paris 5e
Disponible en magasin

Tensorflow pour le deep learning

Tensorflow pour le deep learning

De la régression linéaire à l'apprentissage par renforcement

Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh

260 pages, parution le 04/10/2018

Résumé

Apprenez à résoudre des problèmes d'apprentissage automatique (même difficiles ! ) avec TensorFlow, la nouvelle bibliothèque logicielle révolutionnaire de Google pour le deep learning. Si vous avez une formation de base en algèbre linéaire et en calcul, ce livre pratique vous introduit dans les arcanes des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique en vous montrant comment concevoir des systèmes capables de détecter des objets dans des images, de comprendre du texte et de prédire les propriétés de médicaments potentiels.

TensorFlow pour le deep learning vous fait découvrir les concepts à l'aide d'exemples pratiques, et vous aide à acquérir des connaissances solides sur le deep learning en partant de cas concrets. Idéal pour les développeurs qui ont de l'expérience dans la conception de systèmes logiciels, il sera également utile aux scientifiques et aux autres professionnels familiers avec la création de scripts, mais pas nécessairement avec la conception d'algorithmes d'apprentissage.

  • Apprenez les concepts fondamentaux de TensorFlow et à effectuer des calculs de base
  • Construisez des systèmes d'apprentissage simples pour comprendre leurs fondements mathématiques
  • Plongez dans des réseaux profonds entièrement connectés, en usage dans des milliers d'applications
  • Transformez des prototypes en modèles de haute qualité en optimisant des hyperparamètres
  • Traitez des images avec des réseaux de neurones convolutifs
  • Gérez des jeux de données en langage naturel avec des réseaux de neurones récurrents
  • Utilisez l'apprentissage par renforcement pour résoudre des jeux tels que le morpion
  • Entraînez des réseaux profonds avec du matériel performant, comme des GPU ou des unités de traitement de tenseurs

Caractéristiques techniques

  PAPIER NUMERIQUE
Éditeur(s) O'Reilly, First
Auteur(s) Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh
Parution 04/10/2018 04/10/2018
Nb. de pages 260 -
Format 19 x 23 -
Couverture Broché -
Poids 530g -
Intérieur Noir et Blanc -
Contenu - ePub
EAN13 9782412041161 9782412043394
ISBN13 978-2-412-04116-1 -

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